一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法及系统，包括依次连接的照片分割模块、照片噪声信息提取模块、噪声信息比对与匹配模块和显示器；所述照片分割模块将参考照片和测试照片划分分块的信息传递给所述照片噪声信息提取模块；所述照片噪声信息提取模块将分别提取的参考照片每个分块和测试照片相应位置分块的光子响应不均匀噪声数据，传给所述噪声信息比对与匹配模块；所述噪声信息比对与匹配模块将进行相关系数计算和匹配的结果传送给显示器。采用该系统不仅能够判断某种型号的相机所拍摄的照片是否经过伪造，还可以判断经过处理的具体部分，将传统鉴伪方式进行了细化，为由点到面地还原真图提供了可能。
【专利说明】
一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法及系统
技术领域
[0001]本发明涉及电子技术领域，特别是涉及一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法及系统。
【背景技术】
[0002]在手机和相机的使用中，数字图像无处不在，随着数字图像处理技术的不断发展以及众多图像处理软件的出现，任何普通用户具备一定的软件使用能力，都可以对数字照片进行修改。当一些修改不再保持图像原本的真实性，开始对社会造成威胁的时候，对这些篡改操作进行有效检测的方法变得越来越重要。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是为用户提供一种通过相机噪声辨识照片真伪的方法及系统，不仅可以检测某一相机所拍摄的照片是否经过修改，且能够确定照片被修改的区域。
[0004]为实现上述目的，本发明采用的技术方案是:
一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，包括以下步骤:
51.使用参考照相设备拍摄照片作为参考照片，提取参考照片的光子响应不均匀噪声数据，作为设备指纹；
52.再提取测试照片的光子响应不均匀噪声数据，与设备指纹进行比对，且与作为设备指纹的噪声数据进行相关系数的计算;并进行匹配判断，若匹配成功则表明测试照片出自参考照相设备，照片未曾修改；
53.将鉴别结果传送至显示器显示。
[0005]优选的，步骤S2中所述的相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。
[0006]优选的，步骤S2中所述匹配成功的判断原理是:依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片是否被修改过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配;若相关系数大于阈值，则匹配成功。
[0007]进一步优选的，所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0008]为实现上述通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，采用以下技术方案:
一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的系统，包括依次连接的图片噪声信息提取模块、噪声信息比对与匹配模块和显示器;所述图片噪声信息提取模块将提取参考照片和测试照片的光子响应不均匀噪声数据传给所述噪声信息比对与匹配模块;所述噪声信息比对与匹配模块进行相关系数计算和匹配，再传送至显示器。
[0009]为实现能够确定照片被修改的区域，采用了以下技术方案:
一种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，包括以下步骤: (1)使用参考照相设备拍摄照片，作为参考照片，将参考照片划分成n*n的网格(η为正整数)，η2个同样大小的分块，同时将测试照片也划分成η*η的网格，η2个同样大小的分块；
(2)提取参考照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据，将其作为噪声模板；
(3 )提取测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均勾噪声数据，与噪声模板对应位置的每一个分块逐个进行比对，且与对应位置作为噪声模板的噪声数据进行相关系数的计算;逐一进行匹配判断，若匹配成功则鉴别测试照片该位置的分块出自参考照相设备;
(4)鉴别结果传送至显示器显示。
[0010]优选的，步骤(3)中计算测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据与对应位置作为噪声模板的噪声数据的相关系数，所述相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。
[0011]优选的，步骤(3)中所述匹配成功的判定原理是:测试照片某一位置的分块的光子响应不均匀噪声数据与噪声模板上对应位置的分块的光子响应不均匀噪声数据进行计算，依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片该位置的分块是否伪造过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配;若相关系数大于阈值，则匹配成功。
[0012]进一步优选的，所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0013]为实现通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，采用了以下技术方案:
一种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的系统，包括依次连接的图片分割模块、图片噪声信息提取模块、噪声信息比对与匹配模块和显示器;所述图片分割模块将参考照片和测试照片划分分块的信息传递给所述图片噪声信息提取模块;所述图片噪声信息提取模块将分别提取的参考照片每个分块和测试照片相应位置分块的光子响应不均匀噪声数据，传给所述噪声信息比对与匹配模块;所述噪声信息比对与匹配模块将进行相关系数计算和匹配的结果传送给显示器。
[0014]与传统鉴别图像真伪的方法不同，光子响应不均勾噪声(Photo Response Non-Uniformity Noise，以下称PRNU)是一种随信号强度变化的乘性噪声，它是由硅片的不均匀性和传感器制造过程中的缺陷引起的，即使同一型号的相机产生的PRNU噪声也会不相同。照片的PRNU噪声和照片内容无关，只由相机设备本身决定，因此我们可以利用PRNU噪声鉴别相机照片真伪。通过提取测试照片和参考照片的PRNU噪声，依据相关性检测算法返回值，判定测试照片是否被伪造过，若相关峰值能量比(the Peak to Correlat1nEnergyrat1，下称PCE)值大于阈值则测试照片来自参考照相设备，即测试照片没有伪造过，若PCE值小于阈值则测试照片被伪造过。其中相关性检测算法是指将PRNU噪声作为为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0015]通过对照片分区域进行PRNU噪声的检测与匹配计算，识别出测试照片被修改的区域，将反馈信息传送至显示器显示出来。图像处理技术以图像块效应、失真以及统计特性等形式呈现，其视觉影响提供认证线索。最终根据这些线索得出的设备分类认证确定产生图像设备的模型或生产厂商。
[0016]本发明的有益效果是:与传统鉴别图像真伪的方法不同，利用PRNU噪声因不易消除而得以保留的特性，在照片上总存在残留的固定噪声，把它当作照片的“身份证”，再提取相机的参考模式噪声，与照片进行比对，相比较传统方法准确率获得很大提升。将图像进行分块，对每个分块进行特征提取，进行相似性分析和一致性检测，同时定位篡改区域以及确定篡改手段。不仅能够判断某种型号的相机所拍摄的照片是否经过伪造，还可以判断经过处理的具体部分，将传统鉴伪方式进行了细化，为由点到面地还原真图提供了可能。
【附图说明】
[0017]图1为本发明实施例1的系统方框图；
图2是本发明实施例2的系统方框图；
图3是本发明的一个实施例噪声匹配原理图。
【具体实施方式】
[0018]下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
[0019]实施例1、检验照片是否被伪造
PRNU是一种随信号强度变化的乘性噪声，它是由硅片的不均匀性和传感器制造过程中的缺陷引起的，即使同一型号的相机产生的PRNU噪声也会不相同。照片的PRNU噪声和照片内容无关，只由相机本身决定，因此我们可以利用PRNU噪声鉴别相机照片真伪。利用PRNU噪声因不易消除而得以保留的特性，在数码照片上总存在残留的固定噪声，把它当作照片的“身份证”，再提取相机的参考模式噪声，与照片进行比对，相比较传统方法准确率获得很大提升。
[0020]具体实施例技术方案如下:一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，包括以下步骤:
51.使用参考照相设备拍摄照片作为参考照片，提取参考照片的光子响应不均匀噪声数据，作为设备指纹；
52.再提取测试照片的光子响应不均匀噪声数据，与设备指纹进行比对，且与作为设备指纹的噪声数据进行相关系数的计算;并进行匹配判断，若匹配成功则表明测试照片出自参考照相设备，照片未曾修改；
53.将鉴别结果传送至显示器显示。
[0021]步骤S2中所述的相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。
[0022]步骤S2中所述匹配成功的判断原理是:依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片是否被修改过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配；若相关系数大于阈值，则匹配成功。
[0023]所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0024]以上鉴别照片真伪的方法中所述的相关系数用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，相关系数是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;此处的相关系数反映了照片的光子响应不均匀噪声数据与鉴权密钥噪声数据之间的相关程度，即是否有关、有多大关系。
[0025]如图1所示，用以上鉴别照片真伪的方法判断照片是否被伪造，是通过以下技术方案实现的:
一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的系统，包括依次连接的图片噪声信息提取模块
2、噪声信息比对与匹配模块I和显示器3;所述图片噪声信息提取模块2将提取参考照片和测试照片的光子响应不均匀噪声数据传给所述噪声信息比对与匹配模块I;所述噪声信息比对与匹配模块I进行相关系数计算和匹配，再传送至显示器3。
[0026]图片噪声信息提取模块2用以提取参考照片的PRNU噪声模板和测试照片PRNU噪声。
[0027]噪声信息比对与匹配模块I用以依据相关性检测算法返回值，判定照片是否被伪造过。若PCE大于阈值则照片来自参考相机，即照片没有被伪造过，若PCE值小于阈值则照片被伪造过。其中相关性检测算法是指将PRNU噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0028]如图3所示，本实施例噪声匹配原理图，参考照相设备拍摄照片作为参考照片，图片噪声信息提取模块获取参考照片和待测照片的PRNU噪声，通过噪声信息比对与匹配模块进行相关系数计算，计算PCE，进行匹配，大于阈值，匹配成功，小于阈值匹配不成功。
[0029]通过对照片分区域进行PRNU噪声的检测与匹配计算，识别出照片被修改的区域，将反馈信息送入显示器。
[0030]实施例2、判断照片被伪造的区域
采用以下技术方案能够判断被伪造区域，一种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，包括以下步骤:
(1)使用参考照相设备拍摄照片，作为参考照片，将参考照片划分成n*n的网格(η为正整数)，η2个同样大小的分块，同时将测试照片也划分成η*η的网格，η2个同样大小的分块；
(2)提取参考照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据，将其作为噪声模板；
(3 )提取测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均勾噪声数据，与噪声模板对应位置的每一个分块逐个进行比对，且与对应位置作为噪声模板的噪声数据进行相关系数的计算;逐一进行匹配判断，若匹配成功则鉴别测试照片该位置的分块出自参考照相设备;
(4)鉴别结果传送至显示器显示。
[0031]步骤(3)中计算测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据与对应位置作为噪声模板的噪声数据的相关系数，所述相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。
[0032]步骤(3)中所述匹配成功的判定原理是:测试照片某一位置的分块的光子响应不均匀噪声数据与噪声模板上对应位置的分块的光子响应不均匀噪声数据进行计算，依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片该位置的分块是否伪造过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配;若相关系数大于阈值，则匹配成功。
[0033]所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。
[0034]实施例2通过以下系统来实现判断照片的哪个区域被伪造，如图2所示，一种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的系统，包括依次连接的图片分割模块3、图片噪声信息提取模块2、噪声信息比对与匹配模块I和显示器4;所述图片分割模块3将参考照片和测试照片划分分块的信息传递给所述图片噪声信息提取模块2;所述图片噪声信息提取模块2将分别提取的参考照片每个分块和测试照片相应位置分块的光子响应不均匀噪声数据，传给所述噪声信息比对与匹配模块I;所述噪声信息比对与匹配模块I将进行相关系数计算和匹配的结果传送给显示器4。
[0035]图片分割模块3将参考相机所拍摄的参考照片分成η2个同样大小的分块，S卩n*n网格，同时将测试照片也分成η2个同样大小的分块。
[0036]图片噪声信息提取模块2用以提取这η2个分块中每一个分块的PRNU噪声值，将其作为噪声模板。同时也将测试照片η2个分块中每一个分块的PRNU噪声值提取出来。
[0037]噪声信息比对与匹配模块I用以计算噪声模板与待测噪声图像的每一个分块的相关系数和PCE值。第一个分块的噪声信息与第一个分块的噪声模板进行计算，第η个分块的噪声信息与第η个分块的噪声模板进行计算，即来自同一个位置的噪声信息与噪声模板进行计算。
[0038]显示器用以显示照片被伪造部分的位置。
[0039]实施例2不仅能够判断某种型号的相机所拍摄的照片是否经过伪造，而且还可以判断出具体是哪一个分块被伪造过。将传统鉴伪方式进行了细化，为由点到面地还原真图提供了可能。
[0040]应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
[0041]虽然以上结合附图描述了本发明的【具体实施方式】，但是本领域普通技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变形或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
【主权项】
1.一种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，其特征在于，包括以下步骤: 51.使用参考照相设备拍摄照片作为参考照片，提取参考照片的光子响应不均匀噪声数据，作为设备指纹； 52.再提取测试照片的光子响应不均匀噪声数据，与设备指纹进行比对，且与作为设备指纹的噪声数据进行相关系数的计算;并进行匹配判断，若匹配成功则表明测试照片出自参考照相设备，照片未曾修改； 53.将鉴别结果传送至显示器显示。2.根据权利要求1所述的通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，其特征在于，步骤S2中所述的相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。3.根据权利要求1所述的通过相机噪声实现识别照片真伪的方法，其特征在于，步骤S2中所述匹配成功的判断原理是:依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片是否被修改过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配;若相关系数大于阈值，则匹配成功。4.根据权利要求3所述的通过相机噪声实现鉴别照片真伪的方法，其特征在于，所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。5.—种通过相机噪声实现鉴别照片真伪的系统，其特征在于:包括依次连接的图片噪声信息提取模块、噪声信息比对与匹配模块和显示器;所述图片噪声信息提取模块将提取参考照片和测试照片的光子响应不均匀噪声数据传给所述噪声信息比对与匹配模块;所述噪声信息比对与匹配模块进行相关系数计算和匹配，再传送至显示器。6.—种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)使用参考照相设备拍摄照片，作为参考照片，将参考照片划分成n*n的网格(η为正整数)，η2个同样大小的分块，同时将测试照片也划分成η*η的网格，η2个同样大小的分块； (2)提取参考照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据，将其作为噪声模板； (3)提取测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据，与噪声模板对应位置的每一个分块逐个进行比对，且与对应位置作为噪声模板的噪声数据进行相关系数的计算;逐一进行匹配判断，若匹配成功则鉴别测试照片该位置的分块出自参考照相设备； (4)鉴别结果传送至显示器显示。7.根据权利要求6所述的通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，其特征在于，步骤(3)中计算测试照片中η2个分块中每一个分块的光子响应不均匀噪声数据与对应位置作为噪声模板的噪声数据的相关系数，所述相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，利用相关峰值能量比计算相关度。8.根据权利要求6所述的通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，其特征在于，步骤(3)中所述匹配成功的判定原理是:测试照片某一位置的分块的光子响应不均匀噪声数据与噪声模板上对应位置的分块的光子响应不均匀噪声数据进行计算，依据相关性检测算法返回值，鉴别测试照片该位置的分块是否伪造过，在匹配判断操作时，比较相关峰值能量比和阈值大小即可确定是否匹配;若相关系数大于阈值，则匹配成功。9.根据权利要求8所述的通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的方法，其特征在于，所述相关性检测算法指将光子响应不均匀噪声作为设备指纹进行像源鉴别的算法。10.—种通过相机噪声实现鉴别照片区域真伪的系统，其特征在于:包括依次连接的图片分割模块、图片噪声信息提取模块、噪声信息比对与匹配模块和显示器;所述图片分割模块将参考照片和测试照片划分分块的信息传递给所述图片噪声信息提取模块;所述图片噪声信息提取模块将分别提取的参考照片每个分块和测试照片相应位置分块的光子响应不均匀噪声数据，传给所述噪声信息比对与匹配模块;所述噪声信息比对与匹配模块将进行相关系数计算和匹配的结果传送给显示器。
【文档编号】G06T7/00GK105844638SQ201610168248
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月23日
【发明人】黄冉冉, 龚泽坤, 陈冉, 高菁遥, 汪子琳
【申请人】武汉大学